【摘 要】
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针对目标和背景具有相似统计分布的红外图像，经典阈值分割方法仅以某种形式的方差或熵作为准则，未考虑图像的实际特性，分割效果不甚理想。为此，提出了一种基于交叉熵约束的红外图
【机 构】
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国防科学技术大学自动目标识别重点实验室
【基金项目】
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国防科技大学博士生跨学科联合培养计划(kxk130405)
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针对目标和背景具有相似统计分布的红外图像，经典阈值分割方法仅以某种形式的方差或熵作为准则，未考虑图像的实际特性，分割效果不甚理想。为此，提出了一种基于交叉熵约束的红外图像最小错误阈值分割新方法。首先，引入交叉熵来度量目标和背景统计分布的相似性，交叉熵越小表明分布越相似；然后在交叉熵小于一定值的条件下使分类错误达到最小。交叉熵的约束保证了分割过程适应红外图像实际特性，分类错误最小确保了分割效果的有效性。该方法原理清晰、参数设置简单，在一系列实际图像上的实验结果表明，与现有几种经典阈值分割方法相比，文中方法有
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